1.PIXI.JS源码解析：Ticker.js
2.Nginx源码分析 - HTTP模块篇 - HTTP Request解析过程
3.Nginx源码分析 - Event事件篇 - Epoll事件模块
4.PJSIP源码探究 pjmedia-videodev模块
5.LiteOS：剖析时间管理模块源代码
6.Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理

PIXI.JS源码解析：Ticker.js

       本文聚焦于剖析PIXI.JS的源码核心模块，尤其探讨了Ticker.js文件中包含的模块功能实现，解释了Ticker和TickerListener如何协同工作以处理动画渲染和执行回调。解析

       在使用PIXI.JS时，源码初次接触的模块关键代码涉及实例化Application，该实例用于添加精灵图和创建动画。解析show ip源码 吾爱破解核心在于Application中的源码内部变量_ticker，它负责动画循环的模块执行。_ticker对象通过start方法启动循环，解析同时ticker.add方法允许将渲染函数添加到渲染队列中，源码确保每次循环时都能触发渲染函数，模块更新画布上的解析图像。

       Ticker.js作为核心模块，源码包含了Ticker和TickerListener的模块逻辑。ticker.add方法将渲染函数添加到渲染队列中，解析而ticker.start方法则启动循环，触发队列中的渲染函数执行。ticker.remove方法用于移除队列中的函数。UPDATE_PRIORITY.LOW参数允许用户调整回调函数的执行顺序。

       Ticker内部维护了一个队列，由_head和_tick变量管理。_head作为队列的源头，而_tick则负责循环执行，通过requestAnimationFrame实现。每次循环执行前，需要确保三个条件满足：_ticker已启动、_requestId为null以及队列中存在有效回调。当这三个条件满足时，循环得以启动并执行。

       每次循环时，_tick执行内部逻辑以更新图像。在循环过程中，dnf脚本制作源码_head.next指向下个回调，形成链式执行。_addListener方法用于内部管理回调函数的添加与移除，允许用户通过控制参数来影响回调函数的执行顺序与执行次数。

       TickerListener作为回调函数链的管理器，负责链接并执行一系列回调函数。当向应用实例中添加回调时，会自动插入到TickerListener队列中，确保在每次循环时按照特定顺序执行所有回调。TickerListener内部方法确保了回调的正确执行顺序与执行次数，同时提供了灵活的插入策略，允许用户根据需要调整回调函数的位置。

       总之，Ticker.js通过Ticker和TickerListener的协作，实现了高效、灵活的动画循环和回调执行机制，为开发者提供了强大的动画控制能力，简化了渲染和动画管理过程。

Nginx源码分析 - HTTP模块篇 - HTTP Request解析过程

       深入解析Nginx HTTP模块的HTTP Request解析过程，从ngx_mands: epoll模块命令集

       ngx_epoll_module_ctx: epoll模块上下文

       ngx_epoll_module: epoll模块配置

       二、epoll模块的初始化

       在配置文件初始化阶段，epoll模块的初始化工作主要在核心函数 ngx_events_block 中完成。

       随后，ngx_event_process_init 函数负责执行模块的初始化操作，ngx_epoll_init 用于具体实现epoll模块的初始化。

       三、核心函数

       epoll模块的关键功能体现在 ngx_epoll_process_events 函数，此函数实现了事件的收集和分发功能，是Nginx处理事件的核心。

       以上是对Nginx源码中epoll事件模块的简要分析。

PJSIP源码探究 pjmedia-videodev模块

       PJSIP源码探索：pjmedia-videodev模块详解

       在上一章节中，凡人修仙传 源码我们已经了解了PJSIP在Android平台的编译和使用基础。接下来，我们将深入探究pjmedia-videodev模块，这一核心组件负责实现PJSIP的视频捕获功能。掌握这部分内容，你将能够为PJSIP添加自定义视频输入设备。

       源码解析：视频捕获入口

       在pjsua2的Endpoint.java中，主要通过Endpoint对象的libCreate、libInit、libStart和libDestroy方法来调用底层的c++代码。其中，pjsua_init函数在pjsua_core.c的行中起关键作用，通过media_cfg参数，我们可以看出它与媒体相关。在pjsua_media_subsys_init中，初始化了音频和视频子系统，其中pjmedia_vid_subsys_init在pjsua_vid.c的行，负责初始化视频捕获设备。

       在pjmedia-videodev模块中，寻找视频捕获的源头，pjmedia_vid_dev_subsys_init在pjmedia-videodev/videodev.c中负责视频设备的注册。在Android编译环境下，pjmedia_and_factory被注册，负责打开摄像头并获取画面。

       源码分析：pjmedia-vid-dev-factory

       Android摄像头捕获器工厂的实现位于pjmedia-videodev/android_dev.c，其中工厂实例的创建、设备信息的获取与管理，以及与Java类的交互都十分重要。工厂中的and_factory和factory_op结构体定义了工厂操作的接口，包括设备初始化、信息查询和流创建等。golang本身源码分析

       视频设备流的操作在stream_op中定义，包括获取参数、设置视频功能、启动和停止相机，以及释放资源等。这些操作允许我们动态调整视频流，实现自定义画面捕获。

       总结：pjmedia-videodev模块功能概览

       pjmedia-videodev的核心是pjmedia_vid_dev_factory，它通过实现一系列操作函数，如创建VideoStream和管理设备流，来捕获和处理视频数据。通过自定义VideoStream和其操作，开发者能够添加时间水印、滤镜效果，甚至捕获屏幕内容，为视频通话增添更多可能性。

       至此，关于pjmedia-videodev模块的源码探究已告一段落，希望你对视频捕获的实现有了深入理解，期待你在PJSIP应用中发挥创意。

LiteOS：剖析时间管理模块源代码

       LiteOS的时间管理模块基于系统时钟，分为两个关键部分：SysTick中断和应用程序时间服务。SysTick中断为任务调度提供稳定的时钟节拍，而应用程序时间服务则包括时间转换、统计和延迟等功能，这些都是通过系统时钟的周期性中断实现的。

       系统时钟通常由定时器/计数器驱动，周期性地产生中断，每秒的Tick数由用户配置决定。比如，如果配置为每秒个Tick，系统自带kdj源码那么每个Tick代表1毫秒。Cycle是系统最小的计时单位，由主时钟频率决定。在 MHz的CPU中，1秒内会产生,,个Cycle。

       用户在秒、毫秒级别计时，而操作系统则使用Tick作为基本单位。在需要执行任务挂起或延迟操作时，时间管理模块会处理Tick与用户时间单位之间的转换。

       源代码可在LiteOS开源站点获取，涉及的文件包括kernel\include\los_tick.h、kernel\base\include\los_tick_pri.h等，具体可以参考gitee.com/LiteOS/LiteOS...。本文将通过分析STMFIDiscovery板子的源码，深入剖析时间管理模块的初始化、配置和关键函数。

       首先，时间管理模块的初始化和启动过程涉及系统时钟配置和OsTickInit函数，配置项包括系统时钟和每秒Tick数。然后是OsTickStart函数，启动时会初始化定时器并启用Tick中断。

       此外，时间管理模块提供的时间转换、统计和延时管理功能，如从毫秒到Tick的转换，获取Tick内包含的Cycle数，以及微秒和毫秒级别的等待。这些功能的实现细节也在本文中进行了讲解。

       总结来说，LiteOS的时间管理模块是任务调度和时间服务的核心，通过深入源码理解，开发者可以更好地利用这些功能进行高效的时间处理。

Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理

       引子

       在如今的大型服务器中，NUMA架构扮演着关键角色。它允许系统拥有多个物理CPU，不同NUMA节点之间通过QPI通信。虽然硬件连接细节在此不作深入讨论，但需明白每个CPU优先访问本节点内存，当本地内存不足时，可向其他节点申请。从传统的SMP架构转向NUMA架构，主要是为了解决随着CPU数量增多而带来的总线压力问题。

       分配物理内存时，numa_node_id() 方法用于查询当前CPU所在的NUMA节点。频繁的内存申请操作促使Linux内核采用per-cpu实现，将CPU访问的变量复制到每个CPU中，以减少缓存行竞争和False Sharing，类似于Java中的Thread Local。

       分配物理页

       尽管我们不必关注底层实现，buddy system负责分配物理页，关键在于使用了numa_node_id方法。接下来，我们将深入探索整个Linux内核的per-cpu体系。

       numa_node_id源码分析获取数据

       在topology.h中，我们发现使用了raw_cpu_read函数，传入了numa_node参数。接下来，我们来了解numa_node的定义。

       在topology.h中定义了numa_node。我们继续跟踪DECLARE_PER_CPU_SECTION的定义，最终揭示numa_node是一个共享全局变量，类型为int，存储在.data..percpu段中。

       在percpu-defs.h中，numa_node被放置在ELF文件的.data..percpu段中，这些段在运行阶段即为段。接下来，我们返回raw_cpu_read方法。

       在percpu-defs.h中，我们继续跟进__pcpu_size_call_return方法，此方法根据per-cpu变量的大小生成回调函数。对于numa_node的int类型，最终拼接得到的是raw_cpu_read_4方法。

       在percpu.h中，调用了一般的read方法。在percpu.h中，获取numa_node的绝对地址，并通过raw_cpu_ptr方法。

       在percpu-defs.h中，我们略过验证指针的环节，追踪arch_raw_cpu_ptr方法。接下来，我们来看x架构的实现。

       在percpu.h中，使用汇编获取this_cpu_off的地址，代表此CPU内存副本到".data..percpu"的偏移量。加上numa_node相对于原始内存副本的偏移量，最终通过解引用获得真正内存地址内的值。

       对于其他架构，实现方式相似，通过获取自己CPU的偏移量，最终通过相对偏移得到pcp变量的地址。

       放入数据

       讨论Linux内核启动过程时，我们不得不关注per-cpu的值是如何被放入的。

       在main.c中，我们以x实现为例进行分析。通过setup_percpu.c文件中的代码，我们将node值赋给每个CPU的numa_node地址处。具体计算方法通过early_cpu_to_node实现，此处不作展开。

       在percpu-defs.h中，我们来看看如何获取每个CPU的numa_node地址，最终还是通过简单的偏移获取。需要注意如何获取每个CPU的副本偏移地址。

       在percpu.h中，我们发现一个关键数组__per_cpu_offset，其中保存了每个CPU副本的偏移值，通过CPU的索引来查找。

       接下来，我们来设计PER CPU模块。

       设计一个全面的PER CPU架构，它支持UMA或NUMA架构。我们设计了一个包含NUMA节点的结构体，内部管理所有CPU。为每个CPU创建副本，其中存储所有per-cpu变量。静态数据在编译时放入原始数据段，动态数据在运行时生成。

       最后，我们回到setup_per_cpu_areas方法的分析。在setup_percpu.c中，我们详细探讨了关键方法pcpu_embed_first_chunk。此方法管理group、unit、静态、保留、动态区域。

       通过percpu.c中的关键变量__per_cpu_load和vmlinux.lds.S的链接脚本，我们了解了per-cpu加载时的地址符号。PERCPU_INPUT宏定义了静态原始数据的起始和结束符号。

       接下来，我们关注如何分配per-cpu元数据信息pcpu_alloc_info。percpu.c中的方法执行后，元数据分配如下图所示。

       接着，我们分析pcpu_alloc_alloc_info的方法，完成元数据分配。

       在pcpu_setup_first_chunk方法中，我们看到分配的smap和dmap在后期将通过slab再次分配。

       在main.c的mm_init中，我们关注重点区域，完成map数组的slab分配。

       至此，我们探讨了Linux内核中per-cpu实现的原理，从设计到源码分析，全面展现了这一关键机制在现代服务器架构中的作用。

langchain源码剖析-output_parses模块例子介绍5

       深入解析langchain源码的输出解析模块，本篇文章将带你详细了解output_parse模块如何实现模型输出的解析过程。对于深入理解langchain源码，特别是模型输出解析部分，掌握相关工具如Pydantic和Guardrails至关重要。

       Pydantic是一个强大的数据验证库，它允许你使用简单的类型注解来验证和转换Python数据。通过使用Pydantic，你可以定义模型类来表示你期望的输出数据结构，从而确保数据的正确性和一致性。

       Guardrails则是一个用于模型输出规范化的工具，它可以帮助你定义输出规则并确保模型输出符合这些规则。通过结合使用Pydantic和Guardrails，你可以构建一个健壮的模型输出解析系统，确保输出结果不仅格式正确，而且符合预期的业务逻辑。

       接下来，我们通过一个简单的boolean值输出解析案例来展示output_parse模块的使用。假设我们有一个模型预测输出为一个布尔值，我们希望将其解析为特定的业务实体或状态。在这个案例中，我们将利用Pydantic来定义模型，确保输入数据格式正确，并使用Guardrails来验证输出是否符合预期的规则。

       为了实际操作，你可以访问GitHub上的相关代码仓库（已提供链接），下载示例代码，跟随代码中的注释和文档进行实践。通过这些资源，你可以更深入地了解如何在自己的项目中应用output_parse模块，从而实现更精细、更可靠的模型输出解析。